Za każdym razem, gdy nowy model AI jest wydawany, rozmowa podąża znanym wzorcem.
Ludzie porównują benchmarki.
Analizują wyniki.
Debatują, który model jest potężniejszy.
Media społecznościowe wypełniają dyskusje na temat zdolności rozumowania, poprawy prędkości i nowych funkcji.
Założenie stojące za tymi rozmowami jest proste.
Największym wyzwaniem dla AI jest uczynienie jej mądrzejszą.
Nie zgadzam się.
Inteligencja nie jest największym wyzwaniem.
Zaufanie to.
I sądzę, że zaufanie może stać się jednym z najcenniejszych zasobów w całej gospodarce AI.
Na pierwszy rzut oka brzmi to sprzecznie z intuicją.
W końcu sztuczna inteligencja rozwija się w niezwykłym tempie.
Modele mogą pisać artykuły, generować kod, tworzyć obrazy, analizować dane i rozwiązywać coraz bardziej złożone problemy.
Co kilka miesięcy zdolności znów się poprawiają.
Naturalnie, większość uwagi skupia się na samej inteligencji.
Ale historia uczy nas ważnej lekcji.
Przełomy technologiczne nie tworzą automatycznie udanych gospodarek.
Infrastruktura tworzy udane gospodarki.
Internet jest doskonałym przykładem.
Internet połączył świat.
Ale prawdziwy wybuch wartości nastąpił, gdy pojawiła się wspierająca infrastruktura.
Systemy płatnicze.
Silniki wyszukiwania.
Chmura obliczeniowa.
Cyfrowe rynki.
Systemy tożsamości.
Te warstwy przekształciły potencjał technologiczny w rzeczywistość gospodarczą.
AI zbliża się do podobnego momentu.
Warstwa inteligencji rozwija się szybko.
Warstwa infrastruktury wciąż się rozwija.
A ta infrastruktura może ostatecznie określić, ile wartości AI może stworzyć.
Rozważ przyszłość, w której agenci AI stają się aktywnymi uczestnikami cyfrowych gospodarek.
Ta przyszłość może nadejść szybciej, niż wielu ludzi się spodziewa.
Agent AI mógłby prowadzić badania.
Inny mógłby negocjować ceny.
Inny mógłby analizować ryzyko.
Inny mógłby wykonywać transakcje.
Inny mógłby weryfikować wyniki.
Tysiące agentów mogłoby jednocześnie wchodzić w interakcje w sieciach.
Pytanie nie brzmi, czy takie systemy mogą stać się inteligentne.
Pytanie brzmi, czy takie systemy mogą stać się godne zaufania.
Zaufanie staje się coraz ważniejsze w miarę wzrostu złożoności.
W prostych środowiskach ludzie mogą ręcznie weryfikować informacje.
W miarę jak systemy się skalują, ręczna weryfikacja staje się niemożliwa.
Uczestnicy potrzebują mechanizmów, które budują zaufanie.
Zaufanie, że dane są autentyczne.
Zaufanie, że wkłady są rozpoznawane.
Zaufanie, że transakcje są legalne.
Zaufanie, że zachęty są zgodne.
Bez zaufania, aktywność gospodarcza zwalnia.
Z zaufaniem, aktywność gospodarcza przyspiesza.
Ta zasada dotyczy zarówno tradycyjnych, jak i cyfrowych gospodarek.
Wyzwanie staje się jeszcze bardziej znaczące, gdy rozważa się dane.
Dane często opisuje się jako paliwo AI.
Ten opis jest dokładny, ale niepełny.
Dane są również jednym z najbardziej kontestowanych zasobów w cyfrowym świecie.
Pytania dotyczące własności, atrybucji, rekompensaty i użytkowania wciąż stają się coraz ważniejsze.
Kto jest właścicielem danych?
Kto korzysta, gdy te dane generują wartość?
Jak można rozpoznać wkłady?
Jak można mierzyć uczestnictwo?
Te pytania stają się coraz trudniejsze w miarę rozwoju systemów AI.
Tradycyjne systemy często mają trudności z dostarczeniem jasnych odpowiedzi.
Dane stają się agregowane.
Wkłady stają się niewidoczne.
Tworzenie wartości staje się trudne do śledzenia.
Uczestnicy tracą widoczność w rolę, jaką odgrywają w większych ekosystemach.
To jeden z powodów, dla których technologia blockchain wciąż przyciąga uwagę.
U podstaw blockchain tworzy weryfikowalne zapisy.
Tworzy przejrzystość.
Tworzy wspólne źródła prawdy.
Te cechy stają się szczególnie cenne, gdy są stosowane w środowiskach napędzanych przez AI.
To miejsce, w którym OpenLedger wchodzi w rozmowę.
OpenLedger buduje blockchain AI skoncentrowany na odblokowywaniu płynności w danych, modelach i agentach.
To, co czyni to podejście interesującym, to fakt, że dotyczy koordynacji gospodarczej, a nie tylko inteligencji.
Większość dyskusji o AI koncentruje się na tym, co modele mogą zrobić.
OpenLedger koncentruje się na tym, jak wartość porusza się wokół tych modeli.
To rozróżnienie ma znaczenie.
Ponieważ inteligencja bez zaufania tworzy tarcia.
Inteligencja bez atrybucji tworzy niepewność.
Inteligencja bez przejrzystości tworzy koncentrację.
Przyszła gospodarka AI będzie wymagała więcej niż potężnych modeli.
Będzie wymagać systemów, które umożliwiają uczestnikom interakcję z zaufaniem.
Pomyśl o ewolucji internetu.
Wczesne strony internetowe dostarczały informacje.
Silniki wyszukiwania sprawiły, że informacje stały się odkrywalne.
Sieci płatnicze umożliwiły cyfrowy handel.
Infrastruktura przekształciła potencjał w użyteczność.
AI może podążać podobną trajektorią.
Następna fala innowacji może nie pochodzić wyłącznie z większych modeli.
Może to wynikać z lepszych systemów dotyczących własności, atrybucji, weryfikacji i dystrybucji wartości.
Te systemy rzadko generują nagłówki.
Infrastruktura rzadko to robi.
Ale infrastruktura często przechwytuje ogromną wartość, ponieważ wszystko inne od niej zależy.
Drogi nie są ekscytujące, dopóki nie potrzebujesz transportu.
Sieci elektryczne nie są ekscytujące, dopóki nie potrzebujesz energii.
Infrastruktura gospodarcza nie jest ekscytująca, dopóki nie potrzebujesz handlu.
Ta sama zasada może dotyczyć AI.
W miarę rozwoju ekosystemu infrastruktura staje się coraz ważniejsza.
Dlatego wierzę, że wielu inwestorów koncentruje się na niewłaściwych wskaźnikach.
Oni mierzą inteligencję.
Powinni również mierzyć zaufanie.
Oni oceniają możliwości.
Powinni również oceniać koordynację.
Obserwują modele.
Powinni również obserwować systemy, które pozwalają tym modelom uczestniczyć w zrównoważonych gospodarkach.
Wyścig AI nie polega tylko na tworzeniu mądrzejszej technologii.
Chodzi o tworzenie środowisk, w których inteligencja może generować wartość w sposób bezpieczny, przejrzysty i efektywny.
To wyzwanie jest znacznie trudniejsze niż zwiększenie wydajności modelu.
Ale może być również znacznie bardziej wartościowa.
Następna generacja zwycięzców AI może nie być definiowana wyłącznie przez to, kto buduje najinteligentniejsze systemy.
Mogą być definiowane przez to, kto buduje warstwę zaufania pod tymi systemami.
I dokładnie dlatego projekty takie jak OpenLedger zasługują na uwagę.
Podczas gdy większość rynku patrzy w górę na inteligencję, OpenLedger pomaga budować fundamenty poniżej.
Historia sugeruje, że fundamenty często mają większe znaczenie, niż ludzie początkowo zdają sobie sprawę.